​近日，阿里健康方面对外正式证实了一则消息：定位于医生AI助手的产品“氢离子”，正是由阿里健康团队打造。此前有医药基金投资人向《医健人物》表示，前段时间做项目source时就看到了这个产品，“本来想第一时间去联系拜访一下团队，但后来查了工商资料后才发现是大厂”。

在水面下已低调运营半年的氢离子，主要服务于临床与科研场景下的医生群体，定位于“低幻觉、高循证”的AI助手。阿里健康CTO祥志在媒体采访中详细披露过对这件事的理解，“我们做这件事，是想帮助中国医生解决一切医学问题。” 祥志说，最关键的是氢离子能影响到多少医疗行为的决策，“这是今天我们最看重的事”。

在当前AI医疗的热潮里，字节、百度、京东健康等大厂几乎悉数入局。阿里健康选择了布局高门槛、高专业性的严肃医疗场景应用。

选择做高壁垒的面向医生的AI产品，阿里健康为何选择了一条少有人走的路？在当前各类AI医疗产品的喧哗声中，阿里健康在D（医生）端方向上看到了怎样的价值与魅力？

需求与战略

国内大厂扎堆C端医疗健康产品，逻辑清晰可见：用户基数庞大，流量变现路径短，易于与支付、电商等成熟生态协同，能够快速形成市场规模。

在此背景下，阿里健康选择了差异化的医生端路径，不免令大家好奇。

阿里健康CTO祥志在接受《健闻咨询》专访时明确对为什么做这个方向做了回答：“医疗的本质是决策，决策的本源是医生。”

中国有约500万执业医生，每年产生超过100亿次诊疗行为，每一个诊疗行为背后都是一次以医生为主体的医疗决策。这个看似用户规模有限的群体，却是整个医疗体系运转的核心枢纽。

祥志指出，传统C端产品大多着眼于“连接”，希望通过AI连接医患、优化服务流程或健康管理。而阿里健康更希望通过解决“决策”这个医疗最本质的问题，切入医疗系统的“操作系统”层面。

严肃医疗领域的高专业门槛构成了天然的业务壁垒。通用大模型在医疗领域面临术语不准确、逻辑不严谨和“幻觉”（即生成看似合理实则错误的信息）问题。医疗AI产品必须提供可追溯的权威证据，才能获得医生信任。

医疗决策支持工具具有极低的容错率。祥志坦言：“面向医生的AI产品，容错率极低，一旦发生超过两次错误，医生就放弃使用了。”这种高要求反过来也构成了产品护城河。

由此来看，阿里健康选择攻坚D端，其背后的核心思路是一场“由轻到重”的战略升维：医疗体系的核心价值生产环节，始终围绕医生的“决策”展开。每一个处方、每一次手术方案、每一份科研假设，都是高价值的决策点。服务好中国约500万执业医生，尤其是其中的中坚骨干，就等同于卡位了医疗专业服务的“咽喉要道”。

阿里健康做的医生端AI助手这一路径，已在海外得到验证。OpenEvidence作为该领域的先行者，展示了这一方向的巨大潜力和可行性。

医学知识爆炸式增长催生了医生的“信息焦虑”。据统计，医学知识大约每五年翻一倍。医生面临“消防水管喷涌而出的信息流”，却需要在有限时间内为患者做出最佳决策。OpenEvidence的创始人丹尼尔·纳德勒曾表示：“都说现在是生物技术的黄金时代，但对医生来说，这简直是黑暗时代，他们都快被压垮了。”

OpenEvidence采用独特的“直接面向医生”策略，避开了传统医疗产品冗长的医院采购流程。产品自2022年成立以来，吸引了全美约50%的医生注册使用，目前月新增约6.5万人。OpenEvidence的成功证明，当产品真正解决医生核心痛点时，可以通过口碑在专业群体中快速传播。

该模式也为阿里健康的“氢离子”提供了重要参照。两者都致力于通过循证医学与AI的结合，为医生提供可靠的决策支持。

不过，“氢离子”在本地化体验上进行了优化，更贴合国内医生的使用习惯。

魅力与挑战

相比国内外同类产品，阿里健康打造“氢离子”具有独特优势，这些优势构成了其在该领域的核心壁垒。

“氢离子”的技术基础建立在通义模型之上，是双方团队针对医疗场景需求从头对接、共同调优的产物。

这种深度定制使“氢离子”在关键性能指标上表现突出：将回答的“首字响应时间”从行业普遍的10秒左右缩短至3秒。在最为关键的幻觉率控制上，阿里健康内部测试显示，“氢离子”的严重幻觉率与OpenEvidence基本持平，比国内同类产品领先2-3倍。

阿里健康建立了一个由内部医学团队和外部上百名临床医生组成的调优体系，每周都有临床医生来公司进行医学知识科普和产品体验反馈。

医生们会详细讨论具体病例，分析答案中哪些证据应该引用，哪些不该引用，这种深度互动使产品能够更好地贴合临床实践。

过去，阿里健康在严肃医疗内容上就有比较深厚的积累。阿里健康副总裁曾介绍其他项目时表示，其内容由专业医生团队提供，并由出版社、媒体团队进行再编辑，通过专家团队审核后才上线。这种对内容权威性的长期投入为“氢离子”积累了宝贵经验。

但是，在“氢离子”成长的道路上，挑战也必将与魅力并存。D端方向的魅力在于，一旦成功，它将不仅仅是工具，而可能成为医生日常工作和医学继续教育的“基础设施”。它能解决罕见病信息碎片化、跨学科知识整合难、前沿进展跟踪慢等传统手段难以克服的问题。其“AI驱动的一站式循证解决方案”模式，有可能从根本上改变医学知识的传播与应用方式，从“人找知识”进阶为“知识主动适配人”，甚至辅助生成科研思路与临床方案。

挑战则在于极致的专业性与可靠性要求。医疗容错率极低，AI的“幻觉”在通用领域或许可以容忍，但在医疗领域是致命伤。因此，医生AI的魅力核心，必须建立在“低幻觉”与“高循证”的坚实基础上，这对其背后的数据质量、算法逻辑和医学理解能力提出了近乎苛刻的要求。

一位医疗行业的资深人士，近期也在采访中向《医健人物》表达过对当下AI医疗行业繁荣背后的隐忧：“中国目前不缺对标海外公司的AI医疗产品，缺的是能在中国特色医疗激励结构与破碎化生态中活下来并形成商业闭环的能力。任何AI产品要落地，都必须回答四个基本问题，谁付钱？谁获益？谁担责？谁决策”。

在媒体采访中，阿里健康方面对此也披露了自己的理性思考。

“我们认为，把这件事干成大概需要这么几个硬件条件。第一是技术，今天我们背靠通义千问，大概率是领先的；第二是内容，我们从6年前做医学知识图谱，3年前做医疗大模型，内容积累也有了；第三是有钱，有卡，有团队；第四是药企端的生态资源。”

阿里健康CTO祥志表示，“这几个核心要素一盘，我们觉得氢离子杀出来的确定性是非常高的”。

阿里健康的目标是做成“解决中国500万医生一切医学问题的AI助手”。

但医疗健康行业从来是长坡厚雪，氢离子的正式发布只是阿里健康走上这条路的一个起点。未来，行业和时间自然会给出答案。   （转载自：医健人物）